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自动驾驶,还在稳步推进,但已不再让人兴奋

1月前浏览616

转载一篇来自公众 号【自动驾驶之心】的文章,原文如下。


先说一件今天的事。


今天上午,看到了机器之心的文章《英伟达讲了三年的故事,Momenta准备在港交所兑现》。机器之心给Momenta起一个很大的名号——「物理 AI 第一股」。

我们把这篇稿子读完,第一反应不是 Momenta 终于要上市了,是另一件:「物理 AI」这四个字,最近半年几乎成了整个自动驾驶行业的统一话术。 不是一家公司的口径,我们梳理了一下这半年的时间线:

  • 英伟达讲了三年,黄仁勋把机器人、数字孪生、自动驾驶、世界模型统一塞进「Physical AI」框架,CES 上喊自动驾驶的「ChatGPT 时刻」,6 月初 GTC 台北又带着全模态世界模型 Cosmos 3 登台;
  • 理想,李想今年 3 月公开讲「自动驾驶,只是物理 AI 的一个起点」,GTC 上詹琨发布 MindVLA-o1;
  • 小鹏,1 月 8 日发第二代 VLA「物理世界大模型」,何小鹏的开工信直接把 2026 定义成「物理 AI + 全球化」,还喊出了自动驾驶的「DeepSeek 时刻」;
  • 轻舟智航,4 月北京车展发了「世界模型 + 强化学习」的物理 AI 模型,于骞干脆把公司战略从「无人驾驶」改名成「通用物理 AI」,原话是「未来十年是物理世界 AI 的时代」。
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半年之内,从算力巨头到主机厂到第三方供应商,大家都在讲物理AI。有意思的是,「物理 AI 第一股」、「物理 AI 元年」这种名号,还不止一家在抢。一个词能传染得这么快,背后一定有比技术本身更值得讲的东西,虽然我确实听腻了。

这就是我们今天想聊的:自动驾驶的叙事,正在发生一次集体转向。 而转向的方向、原因,以及它到底是范式革命还是新一轮估值故事,值得和大家聊聊。

我们的判断会有点不留情面,但尽量客观。


1、物理 AI 是个大染缸

先把逻辑讲透,再说后面的。

明确一点,物理 AI 的叙事,内核其实很自洽,甚至很漂亮。它的起点是一个现实的问题:语言模型再聪明,也不知道一颗苹果从车顶滚落会怎么弹跳,不知道湿滑路面刹车要多提前。

这些是物理世界的常识,藏在物理规律和因果里,纯互联网的文本可能学习不到。

所以这套叙事是说:数字 AI 的基座是语言(GPT 压缩了人类的文本知识),物理 AI 的基座应该是世界模型——把物理世界的运行规律压缩进一个模型,让 AI 拥有物理世界的「常识」。逻辑上,它和 GPT 之于语言完全对称,只是研究对象从文字换成了物理规律。

落到自动驾驶,大概有这么几套说法(先用机器之心的说法):

  1. 世界模型/基座模型预训练:让模型「懂物理」,把海量真实驾驶视频送给模型,得到基座模型;
  2. 世界模型/闭环仿真:给模型一个「练兵场」,用生成模型推演环境演变,对长尾场景做闭环测试;
  3. 在世界模型里做强化学习:当「教练」,反复试错,摸出比人写规则更优的策略。
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简单来说就是:预训练负责「懂」,仿真负责「练」,强化学习负责「精进」。这套话术讲得确实好,逻辑闭环、层层递进,配上 120 亿公里行驶里程、1 亿段「黄金数据」的数据底盘,听起来像一次扎实的范式切换。

我承认这套逻辑成立,数据壁垒也是真的。

但问题来了,「物理 AI」到底是个什么边界的东西?

所以,我在标题里面写的是「物理 AI 是个大染缸」。

你看,物理 AI 的定义是「让 AI 理解世界如何演化」。可一旦用这个标准去套,自动驾驶过去这些年做的事,几乎全都能装进去:

  • 模仿学习、监督学习:端到端本身就是在学「人在这个场景会怎么开」,这难道不是在理解世界?
  • 世界模型:不管是自回归、扩散,还是双向视频生成,都是在预测「下一刻世界长什么样」;
  • 闭环仿真、神经重建:3DGS、NeRF、NuRec,做的就是把真实世界重建出来推演;
  • 甚至 BEV、OCC:把视觉变成「车周围的世界现在是什么结构」,本质也是一种世界理解。

也就是说,把这些原本各有名字的老技术,统一换上「物理 AI」这层包装,叙事一下子就宏大了。 从「我在做端到端」「我在做仿真」,升级成「我在构建物理世界的基座模型」。

但落到每家工程师的工位上,做的还是预训练、还是数据闭环、还是 RL 调策略、还是仿真 mining 长尾 —— 老东西,新名字。

这就是我们想说的第一层:物理 AI 的叙事很宏大,但落到实处很骨感。

它更像一个把行业既有工作重新打包的总称,并不是一个突然冒出来的新能力。


2、讲了物理 AI,不等于真有这个能力

这是我们作为一个技术类自媒体,应该有的判断。

自动驾驶现在的认知陷阱,从来不是技术不够,而是把方法当成结果,把名词当成能力。物理 AI 这波叙事,就是把这个陷阱放大了。

我们一直跟大家强调一条阶梯,这里再写一遍:

讲了某个概念(世界模型 / VLA / 物理 AI)≠ 跑出了模型指标 ≠ 经过了道路验证 ≠ 量产可用 ≠ L4 无人化运营。

这里面,都是量产的坑,都是工程的壁垒。

韩旭前一段时间在轩辕论坛上开喷大词的时候,讲的就是这件事:技术路线 ≠ 自动驾驶,把方法包装成结果才是问题。

我们当时写过那篇,现在拿出来看,放在「物理 AI」这波叙事上,一个字都不用改。

所以当一家公司说「我们做了世界模型 + 强化学习 + 端到端」,我的第一反应不是鼓掌,而是真想看看你们实车的表现,当然你们让我看看代码也可以。

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3、自动驾驶或许不是日落西山

讲到这,真正的问题浮上来了:为什么是现在?为什么大家在这半年集体转向物理 AI?

面上的解释是「自动驾驶不行了,得找新故事融资」。这个说法确实很符合大家的体感。

很有冲击力,但我觉得不准。Momenta 营收三年翻三倍(7.43 亿到 24.13 亿)、许可收入三年增长 42 倍、现金储备 100 亿,它根本不缺钱,它是来兑现的。

拿它当「日落西山」的例子,我们觉得有些不负责任。

我们的判断是另一个版本,更克制:自动驾驶不是日落西山,是 L2++ 辅助驾驶这个商业故事的资本溢价见顶了。

顺着这个逻辑能看清楚。L2++ ,这两年发生了几件事:

  1. 价格战见底。 高阶智驾从几万块的选装,一路下探到「全系标配」「免费」,硬件 BOM 和方案报价的下降空间已经不多;
  2. 第三方市占率固化。 Momenta 一家拿走大半市占率,格局基本定型,后来者再想讲「我会成为最好的智驾供应商」,资本市场已经不太买单;
  3. 渗透率能看到天花板。 高阶辅助驾驶的渗透率还在涨,但增长曲线大家心里都有数,它撑不起「再翻十倍」的想象。

当一个生意的确定性变强、想象力变弱,它就撑不起更高的估值了。 这时候怎么办?把叙事往上抬一层。

于是我们看到了这次转向的真正动作。从「自动驾驶公司」升维成「物理 AI 平台公司」,从 L2++ 的确定性故事,切换到 L4 + 世界模型的想象力故事。

目前,很多公司的叙事都是这个模板,这里就不点名了,怕文章挂掉。

之前我们写《余凯说,各家智驾技术路线没有本质区别》时,就有过一个感受:当技术路线开始趋同,公司之间比拼的重心,就会从「谁的技术更强」悄悄滑向「谁的故事讲得更大」。

物理 AI 这波,把这个趋势演到了台前。

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4、行业的关注度,确实到了一个冰点

最后说点我们最直接的感受。

自动驾驶之心创办这么久,我们能明显感觉到,这几个月自动驾驶行业的外部关注度,掉到了一个冰点。

这是我们一线的体感:发布会还在开,论文还在出,但行业外的目光,明显被具身智能、大模型、和 Agent 分走了。自动驾驶从前几年的「最热风口」,变成了一个「还在稳步推进、但不再让人兴奋」的领域。

某种程度上,这正是「物理 AI 转向」最朴素的动因。当一个行业自身的热度降温,它需要把自己接进一个更大、更热的叙事里,重新获得关注和定价。

但没有热度并非就是坏事。我们觉得,当下更值得分享一些做实事的公司,敢于分享自己的量产经验、工程卡点,把技术底牌亮出来让整个行业共享。

我们还是会保持谨慎,也保持期待。


以上,原文完。


来源:车路漫漫
化学通用自动驾驶机器人数字孪生
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2026-06-30
最近编辑:1月前
李慢慢
硕士 自动驾驶仿真工程师一枚
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推动新能源汽车标准发展。加快燃料电池电动汽车安全要求、电动汽车碰撞后安全要求、车用动力电池拆解破碎安全要求等标准研制,开展燃料电池电动汽车换氢安全、传导充电电磁兼容安全等标准研究。推动电池规格尺寸、热管理系统等标准发布,开展电动汽车充电性能、动力电池循环寿命、动力电池安全及性能评价、动力电池标签标识、动力电池回收利用、电池管理系统、重型车动力电池耐久性等标准研究。推进驱动电机效率试验方法等标准审查报批,加快轮毂电机、车载氢系统等标准研制。推进充电互操作性、底盘换电等标准审查报批,开展车网互动、自动充电、换电兼容等标准研究。 促进汽车节能标准升级。推动乘用车车载能源消耗量监测、轻型混合动力汽车纯电利用系数等标准发布实施,加快轻型混合动力电动汽车高低温能耗试验方法、天然气汽车能耗试验方法、车辆预测性巡航系统节能评价等标准研制,推动插电式混合动力乘用车能量消耗量限值、氢气发动机汽车技术规范、电动汽车剩余里程准确性评价等标准立项,开展中国汽车行驶工况、汽车节能分级评价、重型商用车节能技术评价等标准制修订预研。 实现汽车碳管理标准突破。推进电动汽车、汽车动力电池、汽车驱动电机等产品碳足迹,整车企业碳核算,动力电池信息披露国家标准发布实施,持续推动零碳工厂建设、低碳产品评价、碳足迹核查规范等基础通用和管理类标准的研制。 (六)促进新兴领域创新发展。聚焦智能网联汽车、汽车电子、汽车芯片等领域,开展标准引领行动,鼓励创新成果转化。重点围绕驾驶自动化、网联功能与应用、信息安全与数据安全、资源管理与信息服务、汽车软件、汽车数据、“车路云一体化”等领域加速标准研制与迭代。高效开展汽车电子、汽车芯片等关键系统部件标准制修订。专栏3 新兴领域标准引领行动 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系统布局汽车人工智能标准。推进汽车人工智能技术应用、平台架构及车用大模型能力评价等国家标准化指导性技术文件审查报批,加快汽车人工智能风险评估与治理、驾驶自动化相关人工智能模型评估与测试、汽车人工智能信息安全及数据安全、端到端模型通用开发框架等国家标准指导性技术文件研制,推进汽车人工智能智能化分级等标准立项,启动车用异构智能体通信技术等标准预研。 前瞻研究新形态汽车标准。积极响应国家战略性新兴产业发展规划,加快新形态汽车关键技术研发与标准体系构建。根据行业发展现状,围绕重点问题,优先解决新形态汽车产品在安全、电池、电机等关键领域的技术要求和测试方法等相关标准需求,推进新形态汽车术语和定义等国家标准化指导性技术文件研制进程。三、融通共赢,提升标准国际化工作效能(八)加强汽车技术法规协调。紧密跟踪联合国世界车辆法规协调组织(UN/WP.29)的国际法规发展趋势与战略动向,深度参与国际法规制定协调,持续推动自动驾驶系统、电动汽车安全、电动重型车辆车载电池耐久性等重点法规的制修订。组织开展多层次国际法规交流活动,持续优化专家队伍,持续提升我国在国际法规体系中的影响力和贡献度。(九)深度参与国际标准制定。积极参与国际标准化组织(ISO、IEC、ITU)及国际汽车工程师学会(SAE)等国际标准化活动,指导ISO/TC22、IEC/TC69、IEC/SyC SET、IEC/PC131等国内对口单位履行职责,加强与标准化技术委员会的协同联动。统筹推进汽车领域国际标准培育工作,推动在大功率充电、无线充电和驱动电机等方向形成新国际标准提案及阶段性成果,加快新形态汽车及可持续交通相关国际标准预研和组织筹建工作。(十)强化贸易便利化标准支撑。及时转化先进适用国际标准,加快提升国内国际标准一致性水平,实现汽车行业国际标准转化率达90%以上。优化完善工作流程和机制,扎实推进汽车标准外文版编译工作,聚焦新能源汽车、智能网联汽车、绿色低碳等重点领域,加快推动发布一批译文精准、使用便捷、精准赋能的外文版标准。开展重点出口区域法规跟踪研究,支持行业共建共享,提升产业海外发展合规服务能力。(十一)构建国际交流合作新生态。优化全球标准法规合作网络,建好用好中国汽车标准国际化中心、中国汽车企业国际化发展创新联盟。依托中国—东盟、中非汽车标准化合作机制,推动联合研究成果向技术对接转化。深化中德、中欧、中英、中马等政府间框架合作,做实中英汽车标准法规工作组等平台,同步拓展与APEC经济体、上合国家、金砖国家等多边汽车标准领域对话合作。聚焦重点地区标准属地化参与路径研究,推进标准国际化人才培养等专项计划,为企业海外布局提供从标准理解与应用到主动参与的全链条支撑。四、创新驱动,优化标准管理工作机制(十二)强化组织机制保障。完成第六届全国汽车标准化技术委员会换届。持续优化完善组织架构,推动组建汽车改装分技术委员会。全面加强委员服务和管理,建立健全多层级协同对接机制,深化与委员单位、分标委秘书处的常态化联动。健全汽车标准化协同工作机制,明确各细分领域开展标准联合攻关实施路径。深化与产业链上下游标准研究机构的交流合作,推动跨行业、跨领域深度协同融合。(十三)优化标准工作机制。围绕汽车标准全生命周期关键节点,创新汽车标准化工作机制、模式和方法,建立重要标准绿色通道,进一步缩短标准研制周期。完善标准实施效果评估和复审工作机制,加快标准体系迭代更新。应用数智技术重构汽车标准化工作流程,探索将“人工智能+标准”应用场景延伸至标准制修订全流程。持续优化汽车标准供给结构,促进不同类型标准协调补充、衔接配套、有序发展。(十四)加强标准宣贯实施。聚焦核心重点,创新传播形式,加强标准关键节点进展通报和成果宣传,构建全方位、多层次、立体化的标准宣传矩阵。扩大标准宣贯培训的覆盖面和影响力,提高标准解读的精准性和针对性。持续开展汽车标准化理论政策研究,总结凝练标准化工作规律、实践经验和创新成果。主动加强与行业、公众的沟通互动,凝聚社会共识,破除认知误区,化解疑虑关切。(十五)加强标准人才培养。加大国际组织人才输送力度,选派优秀专业人才深度参与国际标准法规活动。持续优化国际专家队伍结构,系统性提升国际标准人才队伍建设水平。支持行业组织开展汽车标准化人才培养系列活动,强化汽车标准化人才梯队建设。推动汽车标准化知识融入国民教育体系,探索与高等院校合作开发汽车标准化课程或共建实验室。以上,原文完。来源:车路漫漫

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